Пятница будущего: о том, как мерзнут электромобили в России, о проверке квантового превосходства и о самом коротком дне Земли

Приветствую! Ученые и технологи тоже люди и тоже любят отдыхать летом. А значит, доля научных открытий и технологических прорывов неизбежно снижается, но кое о чем поговорить все равно стоит. ИИ не дремлет и не уходит в отпуск, так что на этот раз много новостей про машинный разум.

Table of Contents

• ИИ одолел университетский курс математики
• «Квантовое превосходство» теперь можно проверить
• Одноядерный процессор против постквантового шифрования
• «Алиса» занялась телефонным мошенничеством
• Компьютеры «Яндекса» пишут музыку в прямом эфире
• В России создали гибрид нейросети и квантовых вычислений
• Microsoft переходит на водородные топливные элементы
• Samsung поддержала самостоятельный ремонт
• В Перми подсчитали, насколько мерзнут электромобили в России
• Самый короткий день в истории Земли

ИИ одолел университетский курс математики

Обычно, когда мы говорим о том, что искусственный интеллект добился какого-то очередного успеха, сразу приходится оговариваться — либо его задача была очень узкоспециальной, либо его возможности пока соответствуют уровню развития в лучшем случае школьника. Именно такую закономерность заметили в Массачусетском технологическом институте (MIT). Лучшие модели ИИ с помощью машинного обучения могли одолеть максимум задачи из школьного учебника по математике. Университетский курс для них оказывался слишком сложным. Но, как оказалось, все дело в обучении. ИИ, обученный только на текстовых примерах, не мог преодолеть планку в 8% точности ответов по математике средней школы. Графовые нейронные сети справлялись с вопросами университетского уровня, но на обучение уходила неделя, что не являлось удовлетворительным вариантом. Совсем другой результат показала модель Codex, построенная на OpenAI, после того, как ее обучение начали с «тонкой настройки». Эта настройка заключалась в том, что нейросети показывали примеры не только текста, но и кода, по сути, поменяв задачу с «найди расстояние между двумя точками» на «создай программу, которая найдет разницу между двумя точками».

Результат превзошел все ожидания. Обученная должным образом нейросеть смогла без проблем анализировать университетские учебники по программированию и быстро находить ответы. Для этого ИИ преобразовывал текст в код и запускал код для получения ответа на вопрос. В результате машинный разум смог не только решать задачи, но и генерировать новые. Контрольные группы студентов MIT при этом не могли сказать, какие вопросы по математике им задавали преподаватели-люди, а какие генерировала машина, — они были одинаково корректны и соответствовали курсу. Впрочем, говорить о том, что машина уже могла бы обучать высшей математике, рано — Codex пока не умеет решать задачи с графической составляющей и высокой вычислительной сложностью. Но шаг в направлении того, чтобы разгрузить преподавателей от части учебных задач, передав их на откуп ИИ, уже сделан.

«Квантовое превосходство» теперь можно проверить

Осенью 2019 года представители компании Google сделали заявление о достижении так называемого «квантового превосходства». Основанием послужило сообщение о решении «нерешаемой задачи» по выработке случайных чисел с помощью компьютера Sycamore, содержащего 53 сверхпроводниковых кубита. Следом сразу две группы китайских ученых также заявили о том, что они решили сверхсложные математические задачи с помощью аналогичных компьютеров, а потому Китай также может считаться достигшим «квантового превосходства». Однако в этих заявлениях всегда подозревалась некоторая доля лукавства — ведь решить задачу удавалось только с помощью сверхпроводниковых и фотонных вычислительных машин, проверить работу которых с помощью обычной вычислительной техники вроде бы невозможно. Но теперь представители Университета Калифорнии в Беркли смогли предложить простое решение вопроса, позволяющее демонстрировать достижение «квантового превосходства» наглядно или же проверять заявление с минимальными усилиями.

Идея основывается на приложении квантовой физики к криптографическим алгоритмам. Для шифровки данных используются так называемые «секретные функции с труднообнаружимыми зубцами» — математические выражения, которые предположительно нельзя обратить, а значит, и получить доступ к зашифрованной информации. Однако для проверки их можно заменить физическими уравнениями Белла, являющимися фундаментальной основой квантовой механики. Созданная таким образом система отправляет квантовому компьютеру набор данных, который соответствует криптографической задаче, но результат ее решения легко проверяется обычным компьютером. В результате можно наглядно демонстрировать сам факт именно квантовой природы вычислений.

Одноядерный процессор против постквантового шифрования

А теперь поговорим о том, насколько «квантовое превосходство» в системе шифрования данных вообще можно считать реальным. Постквантовый алгоритм защиты SIKE, созданный для защиты данных от атак, проводимых с помощью квантовых компьютеров, демонстрировал свою успешность до тех пор, пока его пытались взломать самыми современными методами. Однако против старенького однопроцессорного компьютера и математических инструментов, разработанных много десятилетий назад, он продержался всего час. Учитывая, что SIKE должен был защищать от атак машин, которые могут взломать современные системы шифрования буквально на лету, результат ошеломительный.

Как оказалось, сверхсовременный алгоритм (он только тестируется для разработки системы защиты данных американского Министерства торговли) имеет уязвимость к так называемой теореме «склеить и разделить», разработанной еще в 1997 году. Дополнив ее рядом других разработок не свежее 2000 года и построив описанную в 2016 году «адаптивную атаку GPST», исследователи взломали SIKE, использовав уязвимость протокола SIDH. Проблема этого протокола — использование вспомогательных точек и известная степень секретной изогении. Проверка независимыми учеными показала, что для данного взлома действительно не требуется ни новейшего математического аппарата, ни сверхмощного компьютера. Выбранный одноядерный образец нельзя даже назвать устаревшим, но сделано это было исключительно в демонстративных целях. Отметим, что поиском новой системы защиты данных Министерство торговли США занимается с 2017 года и алгоритм SIKE был одним из четырех финальных и четырех дополнительных вариантов, которые оставались к концу 2021 года. Но ранее из их числа также выбыла система криптографических подписей Rainbow, хотя ее взлом специалистом IBM и не был обставлен столь впечатляюще, а потому и не поставил вопроса о том, насколько постквантовое шифрование вообще успешно.

«Алиса» занялась телефонным мошенничеством

А в России недобросовестные граждане тем временем пытаются взломать логику добропорядочных граждан, используя их доверие к роботам. Компания «Яндекс» сообщила о том, что теперь телефонные мошенники используют голос голосового ассистента «Алиса» для того, чтобы получить доступ к банковским сведениям. Алгоритм предельно прост. Абоненту поступает звонок с какого-то телефонного номера, где знакомый приятный голос говорит: «Привет, я Алиса!». После чего следует «заманчивое» предложение быстрым и легким путем заработать денег на бирже или иным способом. Разумеется, конечной целью такого звонка является получение сведений для доступа к банковской карте абонента и никакой «Алисы» на другом конце провода нет. Настоящая «Алиса» действительно умеет оперировать телефонными звонками, но вот никаких финансовых предложений через робота «Яндекса» никто легально не делает.

Как показало быстрое расследование от компании «Яндекс», злоумышленники не получали никакого доступа к алгоритмам настоящего голосового помощника и генерации предложений нейросетью в таком мошенническом звонке нет. Используются надиктованные человеком фразы, которые лишь похожи на оригинального робота. Что, в общем-то, и неудивительно, учитывая, что пока бюджет таких злоумышленников далек от того, что требуется для разработки даже простенькой нейросети. Однако способ обмана наглядно демонстрирует то, насколько мы свыклись с тем, что голосовой ассистент может нам помочь в самых разных областях.

Компьютеры «Яндекса» пишут музыку в прямом эфире

Да, самостоятельно звонить «Алиса» неспособна, но вот писать музыку компьютеры умеют уже очень давно. Так что большого удивления дебютировавшая на неделе «Нейромузыка» от «Яндекса» вызвать не должна. Хотя сам подход к формированию генерируемого музыкального потока довольно интересен. Основная проблема музыки за авторством компьютеров заключается обычно в том, что, как и любая другая, она может нравиться и не нравиться конкретному человеку. В большинстве случаев нейросеть никак не может узнать о том, какая музыка нравится людям, а будет лишь опираться на общие представления о гармонии и ритме, которые варьируются в очень большом диапазоне. Но в случае, если нейросети дать информацию о предпочтениях конкретного человека в музыке, она может попробовать подстроиться, выбирая те аккорды, мелодии и ритмы, которые привлекают в произведениях живых музыкантов. Именно так в «Яндекс.Музыке» и поступили, запустив проект «Нейромузыка». Интересно, что такая замена бесконечного плейлиста бесконечной мелодией должна обучаться прямо в процессе — риффы оцениваются на ходу лайками и дизлайками, заставляя искусственный интеллект менять характер звучания.

В России создали гибрид нейросети и квантовых вычислений

Учёные Университета Лобачевского, НИИ ядерной физики МГУ им. М.В.

Ломоносова и Московского технического университета связи и информатики

разработали гибрид нейросети и квантовых вычислений. Полученная квантовая нейросеть может обрабатывать большие массивы фото- и видеоинформации, а также способна передавать, получать и обрабатывать сверхслабые сигналы при космических исследованиях. Это та же технология, что используется в квантовых компьютерах, и работает такая гибридная нейросеть на основе сверхпроводников. Преимущество перед современными нейросетями и компьютерами заключается не только в большей универсальности, но и в возрастающем в десятки раз быстродействии при одновременном снижении количества потребляемой энергии и выделяемого тепла. В российской разработке выбрана схема сверхпроводникового нейрона, которая используется системами D-Wave в квантовых симуляторах.

Microsoft переходит на водородные топливные элементы

Как известно, компания Microsoft взяла на себя обязательство к 2030 году стать углероднонейтральной. Казалось бы, для корпорации, основной бизнес которой — это создание ПО, такая проблема, как углеродный след, не стоит сверхостро, даже если принять в расчет производство устройств. Однако модная зеленая тематика заставляет искать и находить проблемы, которые требуют решения, если мы говорим о потреблении ископаемого топлива. Такими потребителями для Microsoft оказались дата-центры, разбросанные по всему миру. И речь идет вовсе не о необходимости разобраться с тем, насколько «зеленая» энергия к ним поступает, а о дизельных генераторах, обеспечивающих их бесперебойную работу.

Уже в скором времени они должны уйти на пенсию, будучи замененными водородными топливными элементами. Microsoft объявила об успешном испытании системы, построенной на таких топливных элементах, которая способна обеспечивать бесперебойное питание крупного дата-центра в течение не менее чем двух суток. Всего таких дата-центров у Microsoft около 10 тысяч, так что, несмотря на крайне редкое активное применение генераторов, они дают 1% от общего объема выбросов компании. Осуществлялось тестирование системы производительностью 250 кВт, но в планах компании — приобретение более мощных топливных элементов по 3 МВт, что соответствует типовому генератору для дата-центра Azure. Также компания планирует помочь развитию других возобновляемых источников энергии. Для этого предполагается в моменты избыточной генерации энергии ветряными или солнечными станциями использовать их производительность для создания запасов водорода. В отличие от литиевых батарей, которые обладают фиксированной емкостью и должны всегда быть заряженными на 100%, полученный посредством электролиза водород можно хранить в избыточных объемах, а в период недостаточной генерации задействовать его запасы для балансировки местных энергосетей.

Samsung поддержала самостоятельный ремонт

В США уже довольно длительное время существует движение за право каждого пользователя самостоятельно сломать починить свой смартфон. Рупором этого движения традиционно выступает сайт iFixit, который регулярно публикует информацию о ремонтопригодности различных устройств и способах, позволяющих их разобрать. Конечной целью движения борцов за право на самостоятельный ремонт является сохранение заводской гарантии на кустарно отремонтированные устройства, что видится недостижимым. Однако недавно стало известно о том, что данное движение решила поддержать компания Samsung. Нет, о том, чтобы сохранять гарантию на устройства, отремонтированные на дому, речи не идет. Корейский гигант готов поставлять таким умельцам запчасти и инструкции для осуществления ремонта. Проект запущен в США как раз с упомянутым ресурсом iFixit и позволяет получить все необходимые материалы для восстановления функциональности и внешнего вида ряда моделей.

Пока в программу входят только смартфоны линеек Galaxy S20 и S21, а также планшетов Samsung Galaxy Tab S7 Plus. Причем далеко не все комплектующие доступны к заказу — только экран, задняя панель и разъем подключения/питания. Если проект взлетит, то в будущем компания расширит модельный ряд и доступные типы ремонта. Пока же только вот такой небольшой список и цены «как для аффилированных сервисных центров». Так что бюджетность предприятия под некоторым вопросом. Например, экран для Samsung Galaxy S20 обойдется в 200 долларов плюс бесплатная отправка испорченной детали на переработку. Еще один волнующий всех вопрос по замене аккумулятора пока ответа не имеет. iFixit опубликовал инструкцию по его замене, но вот саму деталь не продает, представители Samsung также никак не комментируют вопрос поставки этой детали.

В Перми подсчитали, насколько мерзнут электромобили в России

Распространение электромобилей в России идет гораздо меньшими темпами, чем в основных развитых странах. Обычно самой главной проблемой принято называть неразвитость инфраструктуры, что весьма справедливо. В большинстве городов не найти общественной зарядки, а даже там, где они есть, их количество и скорость заряда оставляют много вопросов. Однако есть важный фактор, который не получится исправить никакой инфраструктурой. Большая часть территорий РФ находится в климатических зонах, где большую часть года господствуют температуры ниже нуля или около него. Используемые в электромобилях литиевые батареи таких температур не любят, а внешние факторы только добавляют в осенне-зимне-весенний период дополнительную нагрузку на любой автомобиль. Подсчеты делались разнообразные, но в основном выполненные «на коленке», а вот в Пермском политехническом институте провели полноценное научное исследование, и теперь можно со всей научной обоснованностью сказать о том, насколько «мерзнут» электромобили в России.

«Дорожные условия, эффективность рекуперации энергии в силовой установке, то есть, когда происходит частичный возврат энергии, затраченной ранее на передвижение электромобиля, рельеф местности, температура окружающей среды, режим вождения — все это существенно важные показатели, влияющие на дальность хода электрокара. Связано это как с низкой эффективностью при неоптимальных температурах, так и с использованием кондиционера или отопителя для поддержания оптимальной температуры в салоне автомобиля. При этом снижение дальности хода может достигать 40 процентов в холодные зимние или жаркие летние дни», — говорится в исследовании. Если вам интересны подробности, то их можно взять в материалах научно-практической конференции «Химия. Экология. Урбанистика». А можно, просто задумавшись о покупке электромобиля, вычесть из запаса его хода не меньше половины, ведь кроме объективных факторов, есть еще и тот факт, что производитель склонен завышать реальный пробег на одном заряде, выбирая систему тестирования, наиболее подходящую именно для его модели.

Самый короткий день в истории Земли

Вряд ли вы заметили, но последняя среда июня была самой короткой средой вашей жизни. Во всяком случае, с того момента, как люди научились следить за временем с помощью атомных часов, именно 29 июня 2022 года был зафиксирован самый минимальный срок, за который наша планета сделала полный оборот вокруг своей оси. И сделал она это на 1,59 миллисекунды быстрее положенных 24 часов (8 640 000 миллисекунд). Разумеется, из-за колебаний точное количество миллисекунд каждые сутки немного отличается, но обычно речь идет о долях миллисекунды. В долгосрочной перспективе наша планета вообще замедляет движение, по крайней мере, должна, по представлениям нынешней науки, так что опережение графика на полторы миллисекунды — это важное событие. Более того, в 2020 году планета уже демонстрировала сходный результат, опередив положенный срок на 1,47 мс. А всего с момента начала таких наблюдений превышение 24-часового графика фиксировалось 28 раз. Есть сразу несколько теорий, которые объясняли такие ускорения, но ни одна из них не является общепризнанной. А вот если тенденция к ускорению сохранится, то в будущем наши сутки могут стать короче, ученым придется отнять от показаний атомных часов целую секунду, чего не только никогда не делалось, но даже и не предполагалось делать.